15. CERNでのソフトウェアエンジニアリング
CERNでソフトウェアエンジニアとして仕事をしている高橋祐花さんと、CERNでの話やスイスでの暮らし、外国語、フェミニズムなどについて話をしました。出演者: 高橋祐花 (@00_)、Rui Ueyama (@rui314) https://turingcomplete.fm/15 ハッシュタグは#tcfmです。 TCFMはサポーターの投げ銭によって収益を上げています。このコンテンツに課金してもいいよという方はぜひクリエイター支援サイトPatreonから登録してご協力ください。 イントロ (0:00) CERNはWWWが発明された場所 (1:25) Patreonを使ってサポーター制度を導入 (2:50) CERNの粒子加速器が生成するペタバイトレベルのデータを処理している (8:27) TensorFlowを使って太陽系外の惑星を発見する話 (14:39) C++で大量のデータを処理 (1
大量の画像で出来ること - n_hidekeyの日記
世の中はビッグデータ一色のようですね。コンピュータビジョン界隈でも大量の画像データで何が出来るかは盛んに議論されています。今日は有名なのを軽くまとめてみたいと思います。 画像内容認識 一番分かりやすいのは、大量のラベル付画像データを用いたパターン認識です。"More data beats better algorithm" はあちこちで言われていますが、画像認識の分野もこの方向へ進んでいます。あまり面倒くさいことしなくても、単純なノンパラメトリック手法（k最近傍法とか）で十分なんじゃないか、みたいなお話です。 いろいろあるのですが、特に有名なのはMITのTorralbaさんの研究でしょうか。 A. Torralba, R. Fergus, W. T. Freeman, 80 million tiny images: a large dataset for non-parametric ob
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